A Candidate Gene Study of Folate-Associated One Carbon Metabolism Genes and Colorectal Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Folate-associated one-carbon metabolism (FOCM) may play an important role in colorectal carcinogenesis. Variation in FOCM genes may explain some of the underlying risk of colorectal cancer. METHODS: This study utilized data from 1,805 population-based colorectal cancer cases and 2,878 matched sibling controls from the Colon Cancer Family Registry. We used a comprehensive haplotype tagging single nucleotide polymorphism (tagSNP) approach to select 395 tagSNPs in 15 genes involved in folate and vitamin B(12) metabolism. Genotyping was done using the Illumina GoldenGate or Sequenom platforms. Risk factor and dietary data were collected using self-completed questionnaires. Microsatellite instability (MSI) status was determined using standard techniques, and tumor subsite was obtained from pathology reports. The association between SNPs and colorectal cancer was assessed using conditional logistic regression with sibships as the matching factor and assuming a log additive or codominant model. RESULTS: In the log additive model, two linked (r(2) = 0.99) tagSNPs in the DHFR gene (rs1677693 and rs1643659) were associated with a significant decrease in colorectal cancer risk after correction for multiple testing (odds ratio, 0.87; 95% confidence interval, 0.71-0.94; P = 0.029; and odds ratio, 0.87; 95% confidence interval, 0.71-0.95; P = 0.034 for rs1677693 and rs1643659, respectively). These two linked (r(2) = 0.99) tagSNPs and one tagSNP in the MTR gene (rs4659744) were significantly associated with reduced colorectal cancer risk only among individuals not using multivitamin supplements. CONCLUSIONS: Overall, we found only moderate evidence that genetic variation in 15 folate pathway genes may affect colorectal cancer risk except in non-multivitamin users. IMPACT: This study suggests that multivitamin supplement use may modify the association between folate pathway genes and colorectal cancer risk in a post-folic-acid-supplemented population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».